pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大。
Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选
https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas
pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大。
在SQL数据中, 我们可以用这样的语句:
select * from table where colume_name = some_value.
1
1
bool 索引
在Pandas的DataFrame格式中可以采用 bool 值作为索引,选取数据行。比如:
import pandas as pd
# Create data set
d = {'foo':[100, 111, 222],
'bar':[333, 444, 555]}
df = pd.DataFrame(d)
# Full dataframe:
df
# Shows:
# bar foo
# 0 333 100
# 1 444 111
# 2 555 222
# bool 值索引
df[[True, False, True]] # 或 df.loc[[True, False, True]]
# 都可以得到
# bar foo
#0 333 100
#1 444 111
所以,如果想通过数值来对行进行筛选,我们可以通过构造bool值来选择DataFrame的行
df[df['column_name'] == some_value] 如果是数值型,也可以采用 >/<
df[df['column_name'].isin(some_values)] some_values 可以是单个变量,也可以是list 或者迭代器
组合多种条件
df[(df['column_name'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]
df[(df['column_name'] == some_value) | df['other_column'].isin(some_values)]
#注意,& | 的优先级很高,所以每个条件都需要一个括号
不等于,可以使用
df[~df['column_name'].isin(some_values)]
df[df['column_name'] != some_value]
np.where
与上面所述的方法有所不同, np.where 返回的是行的位置,所以在获取行时不能采用df, 要采用df.loc 或者 df.iloc
np.where(df.A.values=='foo')
# (array([0, 2, 4, 6, 7]),)
df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
query
DataFrame 提供了query函数,方便我们可以采用表达式来进行数据的筛选。
参考:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/indexing.html#indexing-query
n = 10
df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 2)), columns=list('bc'))
# b c
# 0 9 0
# 1 1 2
# 2 2 4
# 3 7 6
# 4 6 4
# 5 4 7
# 6 2 9
# 7 4 8
# 8 6 2
# 9 9 0
df.query('index > b > c')
# b c
# 8 6 2
#可以采用的表达式很多,比如
df.query('(a < b) & (b < c)')
df.query('a < b and b < c')
时间测评
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one www.lieqibiji.com three'.split()})
df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
%timeit df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
#1000 loops, best of 3: www.caihonyule.com/ 274 µs per loop
%timeit df.loc[np.where(df.A.values=='foo')]
#1000 loops, best of 3: 342 µs per loop
%timeit df.loc[df['A'] == 'foo']
#1000 loops, best of 3: 347 µs per loop
%timeit df[df['A'] == 'foo']
#1000 loops, best of 3: 354 www.feifanshifan8.cn µs per loop
%timeit df.loc[df['A'].isin(['foo'])]
#1000 loops, best of 3: 265 µs per loop
%timeit df[df.A=='foo']
#1000 loops, best of 3: 357 www.xingchexiu.com µs per loop
%timeit df.query('(A=="www.qinlinyule.cn foo")')
#1000 loops, best of 3: 943 µs per loop
可以发现采用 df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]和 df.loc[df['A'].isin(['foo'])] 速度比较快, 而采用query的方法比较慢。
df.loc[df['A'] == 'foo'] 速度快于 df[df['A'] == 'foo']
pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大。的更多相关文章
- DataGridView如何实现列标头带数据筛选功能,就象Excel高级筛选功能一样
'近日有本论坛网友问:DataGridView如何实现列标头带数据筛选功能,就象Excel高级筛选功能一样 '今晚正好闲着没事,加之以前也没用到过这个需求,所以就写了个模拟功能,供各位坛友酌情参考. ...
- NPOI之Excel——自动筛选、数字格式
设置Excel的自动筛选功能 最新导出数据需要使用Excel的筛选功能,网上多方查找,终于在一个繁体的网站上找到了方法,呃,这个网站还是Java的,讲的是POI,不过.NET的NPOI也就一样用了. ...
- excel表格 筛选 通过mysql语句
1.整理excel表格的数据 类似的 前面有其他符号的 都可以处理. 注意下一步是2个操纵:分别设置左右: 结果: 2.在复制粘贴到excel的时候,会有一些数字被设置成了科学计数法, 例如复制到ex ...
- cxGrid控件过滤筛选后如何获更新筛选后的数据集
cxGrid控件过滤筛选后如何获更新筛选后的数据集 (2015-06-19 12:12:08) 转载▼ 标签: delphi cxgrid筛选数据集 cxgrid过滤 分类: Delphi cxGri ...
- 润乾报表新功能–导出excel支持锁定表头
在以往的报表设计中,锁定表头是会经常被用到的一个功能,这个功能不仅能使浏览的页面更加直观,信息对应的更加准确,而且也提高了报表的美观程度.但是,很多客户在将这样的报表导出excel时发现exce ...
- 个人永久性免费-Excel催化剂功能第79波-自动及手动备份功能,比Onedrive还好用
在OFFICE365里,有个自动保存功能,可惜保存的地址是在Onedrive里,在中国国情下,备份十分卡顿,近乎难以忍受的慢.虽然现在收费性的网盘部分是可以有文件版本的备份功能,但也是繁琐且最要命的是 ...
- 个人永久性免费-Excel催化剂功能第31波-数量金额分组凑数功能,财务表哥表姐最爱
在财务工作过程中,很大时候需要使用到凑数的需求,花了两三天时间认真研究了一下,本人水平也只能做代码搬运工,在用户体验上作了一下完善.完成了Excel版的凑数功能. 文章出处说明 原文在简书上发表,再同 ...
- 微软Power BI 每月功能更新系列——11月Power BI 新功能学习
Power BI Desktop11月产品功能摘要 本月Power BI Desktop 有一个大规模的更新.现在,通常可以使用复合模型在一个模型中将直接查询和导入源组合在一起.UserVoice上的 ...
- 2019微软Power BI 每月功能更新系列——3月Power BI 新功能学习
Power BI3月产品功能更新发布啦!本次新功能新增了热图和单选切片器:完善了新的DAX功能和对现有功能的改进(例如按钮和选择窗格):同时官方表示建模视图的全面改进也正在进行中~Woo~那么,本月更 ...
随机推荐
- Luogu P3327 [SDOI2015]约数个数和
又是恶心的莫比乌斯反演,蒟蒻我又是一脸懵逼的被CXR dalao狂虐. 题目要求\(ans=\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m d(ij)\),其中\(d(ij)\)表示数\(x\)的 ...
- WPF开发汽车采样机上位机软件
由于项目需要,需开发同一套汽车.火车.皮带采样机的上位机软件. 看过之前的上位机软件,老版本都是DelPhi.VB开发,稍微新语言开发的是采用winform开发.要不就是使用组态软件. Delphi语 ...
- GlusterFS分布式存储数据的恢复机制(AFR)的说明
GlusterFSFS恢复数据都是基于副本卷来说的,GlusterFSFS复制卷是采用镜像的方式做的,并且是同步事务性操作.简单来说就是,某一个客户要写文件时,先把这个文件锁住,然后同时写两个或多个副 ...
- Mongodb副本集+分片集群环境部署记录
前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理,这里就不赘述了.下面记录Mongodb副本集+分片集群环境部署过程: MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard S ...
- Redis常见问题和解决办法梳理
=============Redis主从复制问题和解决办法 ================= 一.Redis主从复制读写分离问题 1)数据复制的延迟读写分离时,master会异步的将数据复制到sla ...
- ACM-ICPC 2018 沈阳赛区网络预赛 G. Spare Tire
这题很好啊,好在我没做出来...大概分析了一下,题目大概意思就是求 问所有满足1<=i<=n且i与m互素的ai之和 最开始我们队的做法是类似线性筛的方法去筛所有数,把数筛出来后剩下数即可, ...
- 第七周linux内核分析
可执行程序的装载 作者 黎静+ 原创作品转载请注明出处 + <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-100002900 ...
- BF算法和KMP算法 python实现
BF算法 def Index(s1,s2,pos = 0): """ BF算法 """ i = pos j = 0 while(i < ...
- oracle加注释
COMMENT ON table GC_G_DOC84 IS '行政处罚撤销决定书'; COMMENT ON column GC_G_DOC84.CASEID IS '案件记录ID';
- text3
GitHub地址https://github.com/gaodejian/gaodejian/blob/master/firework 课题研究的目的和意义 java编程语言在编程方面的具体应用,以及 ...